【51CTO.com快譯】本文全面介紹了臉部及圖像識別、文本分析、自然語言處理（NLP）、情緒分析、語言翻譯、機器翻譯及預(yù)測等方面的50多個API。

API是一組用于構(gòu)建應(yīng)用軟件的例程、協(xié)議和工具。這已是KDnuggets第三次撰寫本文，去掉了2017年版已叫停的API，補充了新的API。所有API分類成幾個新興的應(yīng)用類別：

• 臉部及圖像識別
• 文本分析、NLP、情緒分析
• 語言翻譯
• 機器學習及預(yù)測

 

在每一類應(yīng)用里面，按首字母順序來介紹。API概述基于其網(wǎng)址上顯示的信息。看看這些API可以派什么用場！如果我們沒有收錄某個流行的、活躍的API，歡迎留言交流。

一、臉部及圖像識別

1.Animetrics Face Recognition：該API可用來檢測圖片上的人臉，并將它們與一組已知的臉部進行比對。該API還能為可搜索的圖庫添加對象或刪除圖庫的對象，為對象添加臉部或刪除對象的臉部。

鏈接：http://api.animetrics.com

2.Betaface：這是一項臉部識別和檢測Web服務(wù)。功能包括：多臉部檢測、臉部修剪、123 個臉部點（22 個基本，101 個高級）檢測、臉部驗證、識別以及超大數(shù)據(jù)集的相似度搜索。

鏈接：https://www.betaface.com/wpa/

3.Eyedea Recognition：專注于高端計算機視覺解決方案，主要關(guān)注目標檢測和目標識別軟件。這項識別服務(wù)提供眼睛、臉部、車載、版權(quán)和車牌檢測。該API的主要價值在于可立即了解目標、用戶和行為。

鏈接：http://www.eyedea.cz/

4.Face++：這項臉部識別和檢測服務(wù)提供了可以用于應(yīng)用的檢測、識別和分析。用戶可以通過調(diào)用該API來訓練程序、檢測臉部、識別臉部、分組臉部、創(chuàng)建臉部集、創(chuàng)建群組和獲取信息等。

鏈接：https://www.faceplusplus.com/

5.FaceMark：該API 能夠檢測正面照片上的 68 個點以及側(cè)臉照片上的 35 個點。

鏈接：http://apicloud.me/apis/facemark/docs/

6.FaceRect：這是一套功能強大、完全免費的臉部檢測 API。該API可以找到一張照片上的臉部（正面或側(cè)面）或多張臉，為找到的每一張臉生成JSON輸出。此外，F(xiàn)aceRect可以為每一張檢測到的臉找到臉部特征（眼睛、鼻子和嘴）。

鏈接：http://apicloud.me/apis/facerect/demo/

7.Google Cloud Vision API：該API由TensorFlow等強大的平臺驅(qū)動，讓模型能夠?qū)W習和預(yù)測圖像內(nèi)容。它可以幫你找到青睞的圖像，并迅速獲得豐富的注釋。它將圖像分成數(shù)千個類別（比如：船、獅子和埃菲爾鐵塔），檢測相關(guān)表情的臉部，識別使用多種語言的印刷文字。

鏈接：https://cloud.google.com/vision/

8.IBM Watson Visual Recognition：可理解圖像的內(nèi)容――視覺概念標記圖像、尋找人臉、給出年齡和性別的近似值、尋找集合中的相似圖像。你還可以通過自行創(chuàng)建自定義概念來訓練該服務(wù)。

鏈接：https://www.ibm.com/watson/developercloud/visual-recognition.html

9. Imagga：提供的API可自動為圖像賦予標簽，因而讓圖像易于查找。它基于圖像識別平臺即服務(wù)（PaaS）。

鏈接：https://imagga.com/solutions/auto-tagging.html

10.Kairos：該平臺讓你可以將情緒分析和臉部識別迅速添加到你的應(yīng)用程序和服務(wù)中。

鏈接：https://www.kairos.com/docs/api/

11.Microsoft Cognitive Service - Computer Vision：這個基于云的API可以基于輸入和用戶選擇，以不同的方式分析視覺內(nèi)容。比如說，基于內(nèi)容標記圖像；分類圖像；檢測人臉并返回坐標；識別特定領(lǐng)域的內(nèi)容；生成內(nèi)容的描述；識別圖像中找到的文本；標記成人內(nèi)容。

鏈接：https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/computer-vision-api

12.Skybiometry Face Detection and Recognition：提供臉部檢測和識別服務(wù)。該API的新版本包括區(qū)分墨鏡和透明眼鏡的功能。

鏈接：https://skybiometry.com/Documentation/

二、文本分析、NLP、情緒分析

1.Bitext：提供了市面上最精確的多語言的、基于主題的情緒分析。目前提供四種語義服務(wù)：實體和概念提取、情緒分析和文本分類。該API支持8種語言。

鏈接：https://www.bitext.com/text-analysis-api-2/#How-accurate-is-the-analysis

2.Diffbot Analyze：提供開發(fā)者工具可分析、識別和提取來自任何網(wǎng)頁的主要內(nèi)容和章節(jié)。

鏈接：https://www.diffbot.com/dev/docs/analyze/

3.Free Natural Language Processing Service：這項免費服務(wù)包括情緒分析、內(nèi)容提取和語言檢測。這是大型云API市場mashape.com上的一個流行的數(shù)據(jù) API。

鏈接：https://market.mashape.com/loudelement/free-natural-language-processing-service

4.Google Cloud Natural Language API：可分析文本的結(jié)構(gòu)和含義，包括情緒分析、實體識別和文本標注。

鏈接：https://cloud.google.com/natural-language/reference/rest/

5. Watson Alchemy Language：分析文本，從概念、實體、關(guān)鍵字、類別、關(guān)系和語義角色等內(nèi)容提取元數(shù)據(jù)。

鏈接：https://www.ibm.com/watson/services/natural-language-understanding/

6.MeaningCloud Text Classification：該API可執(zhí)行預(yù)分類任務(wù)，比如：提取文本、分詞、移除停用詞和詞形還原。

鏈接：https://www.meaningcloud.com/developer/text-classification

7. Microsoft Cognitive Service - Text Analytics：可檢測來自文本的情緒、關(guān)鍵短語、主題和語言。與該API屬于同一類（面向語言的認知服務(wù)）的其他API包括：Bing Spell Check、Language Understanding、Linguistic Analysis和Web Language Model。

鏈接：https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/text-analytics-api

8.nlpTools：這是基于充分利用REST的HTTP Web服務(wù)的簡單JSON，用于自然語言處理。它可解碼在線新聞媒體，用于情緒分析和文本分類。

鏈接：http://nlptools.atrilla.net/web/api.php

9.Geneea：可對提供的原始文本、從特定URL提取的文本或來自直接提供的文檔的文本執(zhí)行分析（自然語言處理）。

鏈接：https://api.geneea.com/

10.Thomson Reuters Open Calais™：Calais使用自然語言處理、機器學習及其他方法，將你的文檔與實體（人、地點和組織等）、事實（人“x”為公司“y”工作）和事件（人“z” 在日期“x”被任命為公司“y”的主席）進行歸類和鏈接。

鏈接：http://www.opencalais.com/opencalais-api/

11.Yactraq Speech2Topics：這項云服務(wù)可通過語音識別和自然語言處理，將音頻視覺內(nèi)容轉(zhuǎn)換成主題元數(shù)據(jù)。

鏈接：http://yactraq.com/

三、語言翻譯

1.Google Cloud Translation：可以動態(tài)地在數(shù)千個語言對之間翻譯文本。該API讓網(wǎng)站和程序可以通過編程的方式與該翻譯服務(wù)整合起來。

鏈接：https://cloud.google.com/translate/docs/

2.Google Cloud SPEECH-TO-TEXT：讓開發(fā)人員能夠以一種易于使用的API來運用強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將音頻轉(zhuǎn)換成文本。API可識別120種語言及變種，支持你的全球用戶群。

鏈接：https://cloud.google.com/speech-to-text/

3.IBM Watson Language Translator：可將文本從一種語言翻譯成另一種語言。該服務(wù)提供了多種特定領(lǐng)域的模型，你可以基于獨特的術(shù)語和語言進行定制。比如，可以用客戶自己的語言與他們進行交流。

鏈接：http://www.ibm.com/watson/developercloud/language-translator.html

4.MotaWord：這是一種快速人工翻譯平臺。它提供70多種語言的翻譯。該API還可以讓開發(fā)人員獲得每種翻譯的報價、提交翻譯項目（連同文檔和樣式指南）、跟蹤翻譯項目的進度以及實時獲得活動信息。

鏈接：https://www.motaword.com/developer

5.WritePath Translation：該API讓開發(fā)人員可以訪問WritePath的功能，并與其他應(yīng)用程序整合起來?？梢杂迷揂PI執(zhí)行的操作包括：統(tǒng)計字數(shù)、發(fā)布翻譯文檔以及檢索已翻譯的文檔和文本。

鏈接：https://www.writepath.co/en/developers

6.Houndify：通過一種可始終學習的獨立平臺，將語音和對話信息整合到你的產(chǎn)品中。

鏈接：https://www.houndify.com/

7. IBM Watson Conversation：可構(gòu)建能明白自然語言的聊天機器人，并將它們部署到任何設(shè)備上的消息傳遞平臺和網(wǎng)站。與該API屬于同一類（面向語言的認知服務(wù)）的其他API包括：Dialog、Natural Language Classifier、Personality Insights、Document Conversion和Tone Analyzer。

鏈接：https://www.ibm.com/watson/developercloud/conversation.html

8. IBM Watson Speech：包括語音轉(zhuǎn)換成文本和文本轉(zhuǎn)換成語音（比如，將聯(lián)系中心中的呼叫翻譯成文字，或創(chuàng)建語音控制的應(yīng)用程序。）

鏈接：https://www.ibm.com/watson/developercloud/speech-to-text.html

四、機器學習和預(yù)測

1.Amazon Machine Learning：可用來查找數(shù)據(jù)中的模式。該API的幾種典型應(yīng)用包括：用于檢測欺詐、預(yù)測需求、針對性營銷和點擊預(yù)測。

鏈接：https://aws.amazon.com/documentation/machine-learning/

2.BigML：它為云托管的機器學習和數(shù)據(jù)分析提供了一種服務(wù)。用戶可以通過標準的 HTTP ，使用基本的監(jiān)督和無監(jiān)督機器學習任務(wù)來設(shè)置數(shù)據(jù)源、創(chuàng)建預(yù)測模型。

鏈接：https://bigml.com/api/

3.Google Cloud Prediction：提供了一種充分利用REST的API，用于構(gòu)建機器學習模型。這些工具有助于分析你的數(shù)據(jù)，為應(yīng)用程序增加各種功能，比如客戶情緒分析、垃圾郵件檢測和推薦系統(tǒng)等。

鏈接：https://cloud.google.com/prediction/docs/

4.Guesswork：為電子商務(wù)網(wǎng)站提供了產(chǎn)品推薦引擎。Guesswork使用一種在Google Prediction API上運行的語義規(guī)則引擎，準確地預(yù)測客戶意圖。

鏈接：http://www.guesswork.co/

5.Hu:toma：可幫助全球的開發(fā)人員構(gòu)建深度學習聊天機器人，并從中獲利，為此它讓開發(fā)人員免費訪問一種專有平臺，該平臺提供了創(chuàng)建和共享對話式AI的工具和渠道。

鏈接：https://www.hutoma.ai/

6.IBM Watson Retrieve and Rank：開發(fā)人員可以將數(shù)據(jù)裝入到該服務(wù)，使用已知的相關(guān)結(jié)果來訓練機器學習模型（Rank）。服務(wù)輸出包括相關(guān)文檔和元數(shù)據(jù)列表。比如，聯(lián)系中心的接線員還能迅速找到答案，縮短平均的呼叫處理時間。

鏈接：http://www.ibm.com/watson/developercloud/retrieve-rank.html

7.indico：提供文本分析（比如情緒分析、推特參與和情緒）以及圖像分析（比如臉部情緒和臉部定位）。indico API可免費使用，不需要訓練數(shù)據(jù)。

鏈接：https://indico.io/docs

8.Microsoft Azure Cognitive Service API：它在取代Azure Machine Learning Recommendations服務(wù)，后者基于預(yù)測分析提供解決方案。它為客戶提供了個性化產(chǎn)品推薦，可提升銷售成績。新版本有新的功能，比如支持批量處理、更好的API Explorer、更整潔的API界面、更一致的注冊/計費體驗等。

鏈接：https://azure.microsoft.com/en-au/services/cognitive-services/

9.Microsoft Azure Anomaly Detection API：使用時間上均勻間隔的數(shù)值來檢測時間序列數(shù)據(jù)中的異常。比如說，監(jiān)測計算中的內(nèi)存使用時，上升趨勢可能要引起注意，因為這可能表明內(nèi)存泄露。

鏈接：https://gallery.cortanaintelligence.com/MachineLearningAPI/Anomaly-Detection-2

10.Microsoft Cognitive Service - QnA Maker：將信息提煉成對話式、易于瀏覽的答案。與該API屬于同一類（知識認知服務(wù)）的其他API包括：Academic Knowledge、Entity Linking、 Knowledge Exploration和Recommendations。

鏈接：https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/qnamaker

11.Microsoft Cognitive Service - Speaker Recognition：讓你的應(yīng)用程序能夠知道誰在說話。與該API屬于同一類（面向語音的認知服務(wù)）的其他API包括：Bing Speech（可將語音轉(zhuǎn)換成文本并將文本轉(zhuǎn)換成語音，并理解其意圖）和Custom Recognition。

鏈接：https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/speaker-recognition-api

12.MLJAR：為設(shè)計、開發(fā)和部署模式識別算法提供了一種服務(wù)。

鏈接：https://mljar.com/

13.NuPIC：這是用Python/C++編寫的開源項目，實現(xiàn)了Numenta的皮質(zhì)學習算法，由NuPIC社區(qū)維護。該API讓開發(fā)人員可以處理原始算法、將多個區(qū)域（包括層次結(jié)構(gòu)）串聯(lián)起來，并利用其他平臺功能。

鏈接：

14.PredicSis：通過預(yù)測分析，獲取大數(shù)據(jù)的強大洞察力，并提升營銷效果。

鏈接：https://predicsis.ai/

15.PredictionIO：這是在Apache Spark、HBase和Spray上構(gòu)建的開源機器學習服務(wù)器，采用Apache 2.0許可證發(fā)布。典型的API方法包括：創(chuàng)建和管理用戶及用戶記錄、檢索項目和內(nèi)容、創(chuàng)建和管理基于用戶的推薦。

鏈接：http://predictionio.incubator.apache.org/index.html

16.RxNLP – Cluster Sentences and Short Texts：這是一項文本挖掘和自然語言處理服務(wù)。其中一個API：Cluster Sentences API可以對句子（比如來自多個新聞報道的句子）和簡短文本（比如來自推特和Facebook 狀態(tài)更新的帖子）進行分組。

鏈接：http://www.rxnlp.com/api-reference/cluster-sentences-api-reference/

17.Recombee：提供了這樣一項服務(wù)：借助充分利用REST的API，使用數(shù)據(jù)挖掘、查詢語言和機器學習算法（比如協(xié)作過濾和基于內(nèi)容的推薦）。

原文標題：50+ Useful Machine Learning & Prediction APIs, 2018 Edition，作者：Pedro Lopez

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